論文の概要: Dense Object Detection Based on De-homogenized Queries

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07194v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 02:36:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:09:51.744228
• Title: Dense Object Detection Based on De-homogenized Queries
• Title（参考訳）: デホモジナイズドクエリに基づく高密度物体検出
• Authors: Yueming Huang, Chenrui Ma, Hao Zhou, Hao Wu, Guowu Yuan,
• Abstract要約: デンス物体検出は、自動走行、ビデオ監視、その他の分野で広く利用されている。 現在、非最大抑圧(NMS)のような欲求的アルゴリズムに基づく検出手法は、密集したシナリオにおいて繰り返し予測や欠落検出をしばしば生成している。 終端から終端までのDETR(Detection TRansformer)をNMSなどの後処理の復号化能力をネットワークに組み込む検知器として利用することで,クエリベースの検出器における均一なクエリがネットワークの復号化能力とエンコーダの学習効率を低下させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.33849715319161
• License:
• Abstract: Dense object detection is widely used in automatic driving, video surveillance, and other fields. This paper focuses on the challenging task of dense object detection. Currently, detection methods based on greedy algorithms, such as non-maximum suppression (NMS), often produce many repetitive predictions or missed detections in dense scenarios, which is a common problem faced by NMS-based algorithms. Through the end-to-end DETR (DEtection TRansformer), as a type of detector that can incorporate the post-processing de-duplication capability of NMS, etc., into the network, we found that homogeneous queries in the query-based detector lead to a reduction in the de-duplication capability of the network and the learning efficiency of the encoder, resulting in duplicate prediction and missed detection problems. To solve this problem, we propose learnable differentiated encoding to de-homogenize the queries, and at the same time, queries can communicate with each other via differentiated encoding information, replacing the previous self-attention among the queries. In addition, we used joint loss on the output of the encoder that considered both location and confidence prediction to give a higher-quality initialization for queries. Without cumbersome decoder stacking and guaranteeing accuracy, our proposed end-to-end detection framework was more concise and reduced the number of parameters by about 8% compared to deformable DETR. Our method achieved excellent results on the challenging CrowdHuman dataset with 93.6% average precision (AP), 39.2% MR-2, and 84.3% JI. The performance overperformed previous SOTA methods, such as Iter-E2EDet (Progressive End-to-End Object Detection) and MIP (One proposal, Multiple predictions). In addition, our method is more robust in various scenarios with different densities.
• Abstract（参考訳）: デンス物体検出は、自動走行、ビデオ監視、その他の分野で広く利用されている。 本稿では,高密度物体検出の課題に焦点をあてる。 現在、非最大抑圧 (NMS) のような欲求的アルゴリズムに基づく検出法は、しばしば密集したシナリオにおいて繰り返し予測や欠落検出を生じるが、これはNMSベースのアルゴリズムが直面する一般的な問題である。 終端から終端までのDETR(Detection TRansformer)は,NMSなどの後処理の重複防止機能をネットワークに組み込むための検出器の一種であり,クエリベースの検出器における同質なクエリにより,ネットワークの重複防止能力とエンコーダの学習効率が低下し,重複予測や誤検出問題が発生することがわかった。 この問題を解決するために,クエリを非均質化するための学習可能な差別化符号化を提案する。 さらに,エンコーダの出力に対して,位置予測と信頼性予測を併用することにより,クエリの高品質な初期化を実現した。 難解なデコーダの積み重ねと精度の保証がなければ,提案するエンドツーエンド検出フレームワークはより簡潔で,変形可能なDETRに比べてパラメータ数が約8%削減された。 平均精度(AP)が93.6%,MR-2が39.2%,JIが84.3%であった。 Iter-E2EDet (Progressive End-to-End Object Detection) や MIP (One proposal, multiple predictions) など,従来のSOTA手法よりもパフォーマンスが優れていた。 さらに,本手法は密度の異なる様々なシナリオにおいてより堅牢である。

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